Delivery of compassionate mental health care in a digital technology-driven age: protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As digital technologies become an integral part of mental health care delivery, concerns have risen regarding how this technology may detract from health professionals' ability to provide compassionate care. To maintain and improve the quality of care for people with mental illness, there is a need to understand how to effectively incorporate technologies into the delivery of compassionate mental health care. The objectives of this scoping review are to: (1) identify the digital technologies currently being used among patients and health professionals in the delivery of mental health care; (2) determine how these digital technologies are being used in the context of the delivery of compassionate care and (3) uncover the barriers to, and facilitators of, digital technology-driven delivery of compassionate mental health care. METHODS AND ANALYSIS: Searches were conducted of five databases, consisting of relevant articles published in English between 1990 and 2019. Identified articles will be independently screened for eligibility by two reviewers, first at a title and abstract stage, and then at a full-text level. Data will be extracted and compiled from eligible articles into a data extraction chart. Information collected will include a basic overview of the publication including the article title, authors, year of publication, country of origin, research design and research question addressed. On completion of data synthesis, the authors will conduct a consultation phase with relevant experts in the field. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this scoping review. With regards to the dissemination plan, principles identified from the relevant articles may be presented at conferences and an article will be published in an academic journal with study results. The authors also intend to engage interested mental health professionals, health professional educators and patients in a discussion about the study findings and implications for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».